一、引言

在人工智能迅猛發展的當下，眾多先進的模型如雨后春筍般涌現，而 DeepSeek 無疑是其中備受矚目的一顆新星。它以獨特的技術優勢和廣泛的應用場景，在 AI 領域嶄露頭角。

二、DeepSeek 的誕生與背景

DeepSeek 由來自廣東省的中國企業家梁文峰于 2023 年創立。在投身 DeepSeek 之前，梁文峰聯合創辦了高飛對沖基金，而如今該基金為 DeepSeek 提供資金支持并持有公司股份。在梁文峰的引領下，DeepSeek 致力于開發開源 AI 模型，力求在 AI 領域開辟出一條創新之路。

三、技術解析：獨特架構與創新機制

1. 混合專家（MoE）架構

DeepSeek 的旗艦模型 DeepSeek - R1 采用了混合專家（MoE）架構，擁有多達 6710 億個參數。這一架構使得模型在運行時，每個 Transformer 層包含 256 個專家和 1 個共享專家，不過每次處理 token 時僅激活 8 個專家（約 370 億參數）。與傳統的稠密模型相比，這種設計使得預訓練速度大幅提升，并且在推理速度上，相較于同等參數規模的模型也更勝一籌。例如，在處理大規模文本數據時，DeepSeek 能夠更快速地進行分析和生成結果，大大提高了效率。

1. 低秩注意力機制

通過低秩注意力機制，DeepSeek 能夠在處理海量數據時，精準地聚焦關鍵信息，避免無效信息的干擾，從而提升處理速度和準確性。這一機制對于提升模型的運行效率和性能表現起到了重要作用。在處理復雜的語義理解任務時，該機制能幫助模型迅速捕捉到文本中的核心語義，做出更準確的判斷。

1. 強化學習推理與小模型蒸餾

借助強化學習推理技術，DeepSeek 不斷優化自身的決策過程，使其生成的結果更加符合實際需求。同時，小模型蒸餾技術的應用，在減少模型計算量和存儲需求的同時，還能保留模型的關鍵性能，使得 DeepSeek 在有限的資源條件下依然能夠高效運行。在一些對資源要求較高的應用場景中，小模型蒸餾技術使得 DeepSeek 可以在不降低太多性能的前提下，適配更廣泛的硬件設備。

1. FP8 混合精度與 GPU 部署優化

在工程創新方面，DeepSeek 采用了 FP8 混合精度技術，有效平衡了計算精度和計算資源的消耗。同時，通過對 GPU 部署的優化，充分發揮 GPU 的并行計算能力，進一步提升了模型的訓練和推理速度。在大規模模型訓練過程中，FP8 混合精度技術使得訓練時間大幅縮短，同時 GPU 部署優化讓模型能夠在多 GPU 環境下穩定高效運行。

四、產品矩陣與應用場景

1. 語言模型（LLM）
   • DeepSeek LLM：于 2024 年 1 月 5 日發布，包含 670 億參數，在 2 萬億 token 的數據集上完成訓練，涵蓋中英文。其在推理、編碼、數學以及中文理解等方面表現卓越，超越了 Llama2 70B Base。DeepSeek LLM 67B Chat 在編碼和數學領域表現尤為突出，還具備出色的泛化能力，例如在匈牙利國家高中考試中取得了 65 分的成績，并且在中文表現上超越了 GPT - 3.5。這使得它在智能問答、文本生成等自然語言處理任務中表現出色，能夠為用戶提供高質量的語言交互服務。
   • DeepSeek - V3：2024 年 12 月 26 日正式發版。在知識類任務（MMLU、MMLU - Pro、GPQA、SimpleQA）上，性能相比前代 DeepSeek - V2.5 顯著提升，接近當前表現優異的 Anthropic 公司發布的 Claude - 3.5 - Sonnet - 1022。在美國數學競賽（AIME 2024、MATH）和全國高中數學聯賽（CNMO 2024）中，大幅領先其他開源閉源模型。此外，其生成吐字速度從 20TPS 提升至 60TPS，使用體驗更加流暢。在教育領域，DeepSeek - V3 可以為學生提供精準的數學問題解答和知識講解；在科研領域，能幫助科研人員快速分析和處理大量文獻資料。

1. 代碼模型（DeepSeek Coder）

2024 年 1 月 25 日發布，由一系列代碼語言模型組成，每個模型均在 2 萬億 token 上從零開始訓練，數據集中 87% 為代碼，13% 為中英文自然語言。模型尺寸從 1B 到 33B 版本不等。通過在項目級代碼語料庫上預訓練，采用 16K 窗口大小和額外的填空任務，支持項目級代碼補全和填充。在多種編程語言和各類基準測試中，DeepSeek Coder 達到了開源代碼模型的領先水平。對于軟件開發人員而言，它可以在編碼過程中提供智能代碼補全、錯誤提示以及代碼優化建議等功能，大大提高開發效率。

1. 數學模型（DeepSeekMath）

2024 年 2 月 5 日發布，以 DeepSeek - Coder - v1.5 7B 為基礎，在從 Common Crawl 提取的數學相關 token 以及自然語言和代碼數據上繼續預訓練，訓練規模達 5000 億 token。在競賽級 MATH 基準測試中，DeepSeekMath 7B 取得了 51.7% 的優異成績，且未依賴外部工具包和投票技術，性能接近 Gemini - Ultra 和 GPT - 4。這一模型在科研、金融等需要大量數學計算和分析的領域具有重要應用價值，能夠輔助專業人員解決復雜的數學問題。

1. 視覺 - 語言模型（DeepSeek - VL 系列）
   • DeepSeek - VL：2024 年 3 月 11 日發布，采用混合視覺編碼器，可在固定 token 預算內高效處理高分辨率圖像（1024x1024），計算開銷相對較低。該系列模型（包括 1.3B 和 7B 模型）在相同模型尺寸下，在眾多視覺 - 語言基準測試中達到領先或極具競爭力的性能。例如在圖像描述生成、視覺問答等任務中表現出色，可用于智能安防監控中的圖像分析與解讀。
   • DeepSeek - VL2：2024 年 12 月 13 日發布，是先進的大型混合專家（MoE）視覺 - 語言模型系列。相比前代有顯著改進，在視覺問答、光學字符識別、文檔 / 表格 / 圖表理解以及視覺定位等多種任務中展現出卓越能力。模型系列包含 DeepSeek - VL2 - Tiny、DeepSeek - VL2 - Small 和 DeepSeek - VL2 三個變體，分別具有 10 億、28 億和 45 億激活參數。在與現有開源密集模型和基于 MoE 的模型對比中，DeepSeek - VL2 在相似或更少激活參數下實現了極具競爭力或領先的性能。在智能辦公場景中，DeepSeek - VL2 能夠快速識別和理解文檔中的表格、圖表信息，并進行準確解讀和分析。

1. 文本 - 圖像模型（Janus - Pro - 7B）

雖未詳細提及訓練細節，但據報道在圖像生成方面超越了 OpenAI 的 DALL?E 3 和 Stability AI 的 Stable Diffusion。這一模型為創意設計領域帶來了新的活力，設計師可以利用它快速生成創意草圖、概念圖等，激發創作靈感。

五、與其他 AI 模型的對比優勢

1. 開源特性：與 ChatGPT、Claude、Gemini、Qwen Chat 等大多閉源模型不同，DeepSeek 是開源的。這意味著企業和開發者能夠自由使用和定制，降低了開發成本，促進了 AI 技術的普及和創新。例如，小型創業公司可以基于 DeepSeek 進行二次開發，快速構建符合自身業務需求的 AI 應用，而無需投入大量資金用于模型研發。
2. 成本優勢：DeepSeek 的開發成本相對較低，據公司稱僅為 600 萬美元。相比之下，ChatGPT 的開發成本估計達 5 億美元，Claude 約 2 億美元，Gemini 約 7 億美元，Qwen Chat 約 3 億美元。較低的成本使得更多機構和個人能夠參與到 AI 的開發和應用中，推動了行業的發展。
3. 性能表現：在多個領域，DeepSeek 展現出了卓越的性能。在數學和編碼領域，DeepSeek 的相關模型表現出色，優于部分競爭對手。在自然語言推理方面也毫不遜色，能夠準確理解和處理復雜的語言任務。例如在一些數學競賽題目的解答和代碼編寫的準確性與效率上，DeepSeek 的模型常常能夠超越同類型的其他模型。
4. 可擴展性：由于采用了混合架構（MoE + 稠密），DeepSeek 具有高度的可擴展性，能夠高效處理大規模任務。相比之下，一些采用稠密架構的模型在處理大規模任務時可能會面臨資源瓶頸，而 DeepSeek 能夠更好地適應不同規模的業務需求。在應對海量數據的處理和分析任務時，DeepSeek 可以通過擴展硬件資源，輕松實現性能的提升。

六、發展歷程與里程碑

1. 2023 年，梁文峰創立 DeepSeek，開啟了在開源 AI 領域的探索之旅。
2. 2024 年 1 月 5 日，發布 DeepSeek LLM，包含 670 億參數，全部開源供研究社區使用。
3. 2024 年 1 月 25 日，發布 DeepSeek - Coder，在多種編程語言和基準測試中達到開源代碼模型的先進水平。
4. 2024 年 2 月 5 日，發布 DeepSeekMath，在競賽級 MATH 基準測試中取得優異成績。
5. 2024 年 3 月 11 日，發布 DeepSeek - VL，在視覺 - 語言基準測試中表現出色。
6. 2024 年 4 月，DeepSeek 大語言模型算法備案通過，為其后續發展奠定了合規基礎。
7. 2024 年 5 月 7 日，發布第二代開源 Mixture - of - Experts（MoE）模型 ——DeepSeek - V2，實現了性能提升與成本降低。
8. 2024 年 6 月 17 日，發布 DeepSeek - Coder - V2，在編碼和數學推理能力上顯著增強，支持的編程語言和上下文長度大幅擴展。
9. 2024 年 11 月 20 日，DeepSeek - R1 - Lite 預覽版正式上線。
10. 2024 年 12 月 13 日，發布用于高級多模態理解的專家混合視覺語言模型 ——DeepSeek - VL2，在多種視覺 - 語言任務中展現卓越能力。
11. 2024 年 12 月 26 日，DeepSeek - V3 正式發版，在知識類任務和數學競賽中表現優異，生成速度大幅提升。
12. 2025 年 1 月 20 日，正式發布 DeepSeek - R1 模型，并同步開源模型權重。
13. 2025 年 1 月 24 日，在 Arena 上，DeepSeek - R1 基準測試升至全類別大模型第三，在風格控制類模型（StyleCtrl）分類中與 OpenAI o1 并列第一。
14. 2025 年 1 月 31 日，英偉達、微軟與亞馬遜三家美國頭部企業接入 DeepSeek - R1 模型，進一步擴大了其影響力。
15. 2025 年 2 月，DeepSeek - R1 模型上線國家超算互聯網平臺，為更廣泛的應用提供了強大的計算支持。

七、未來展望

隨著技術的不斷演進和應用場景的持續拓展，DeepSeek 有望在多個領域發揮更大的作用。在教育領域，它可以為學生提供個性化的學習輔導，幫助教師更高效地備課和批改作業；在醫療領域，輔助醫生進行疾病診斷、病歷分析等工作；在工業制造領域，實現智能生產流程優化、設備故障預測等功能。同時，DeepSeek 的開源特性將吸引更多開發者參與到模型的優化和創新中，不斷推動 AI 技術向前發展。

DeepSeek 憑借其創新的技術、豐富的產品矩陣、顯著的成本優勢以及出色的性能表現，在 AI 領域已占據重要地位，并展現出巨大的發展潛力。相信在未來，它將繼續為推動人工智能技術的進步和應用做出更大的貢獻。